以数据为依据的资产，风险和投资分析决策

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以数据为依据的资产，风险和投资分析决策

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-10-21

数据和报告的规定将耗资金融机构达200m
除其他事项外，大数据可以做的就是提供关于业务实际情况的新的精确度，以帮助分析师和投资组合经理做出选择，公司的85％的人认为风险的功能是盈利能力至关重要，但只有35％的分析能力来解决它，未开发的大型备用数据流，投资管理公司寻求替代数据集，例如消费者交易，物流信息和就业趋势，以利用信息优势改善交易策略。这开辟了新的潜在用例，使投资管理公司可以近乎实时地分析数字残差以更准确地对资产进行估值，以可视化方式显示可能代表隐藏投资组合风险的异常情况，并增强投资分析和资本市场研究。然而，这些备用数据流的规模通常以数十亿行为单位进行衡量，传统上检查起来既费时又费钱。

卓越投资分析
通过提供处理和可视化渲染的速度，帮助投资管理公司从这些替代数据集中获取价值，CPDA数据分析师，机构投资者和投资分析师可以查看一级的平均收入，购买习惯或其他特征，然后无缝地缩小到人口普查级别，以创建投资优化模型并优化投资决策和策略，替代数据机会的财富加速分析解决方案使投资管理研究分析师可以汇总和分析业务和财务数据，以实时评估净资产，评估投资组合风险以及使用传统和替代数据源来分析投资市场。

投资管理中的欺诈检测
尽管存在卡和不存在卡的信用欺诈检测方法在不断增加，但金融机构必须应对在线，商店，商店中使用银行卡的日益增长的需求，加油站和自动取款机，主流分析和欺诈检测软件的任务是对数百万次刷卡中的异常活动，行为模式和不常见交易进行分类和标记。然而，这些欺诈检测工具难以快速标记欺诈交易并停止交易，从而导致更大的损失，此外，旨在缩小数据集的下采样和其他技术可能会带来误报或关闭良性交易的风险，这会损害银行声誉和客户满意度。

快速检测并可视化欺诈活动，同时减少误报
现有的欺诈检测软件和工具以及欺诈检测机器学习（ML）模型，使这些工具能够以毫秒为单位分析整个交易数据集，还可以用于加速新功能工程和ML模型的测试，以可视化和探索海量数据集，并减少误报，为法证和欺诈分析师提供了一个身临其境的仪表板，以交叉过滤许多属性（例如金额，商户，位置和时间等），以挖掘潜在的欺诈交易，这些分析师可以将交易显示在交互式地图上以进行地理计时，或者测量交易之间的时间和距离，以进行出色的预防和检测欺诈。

加速金融生态系统中的信用卡欺诈检测

银行和投资行业严重缺乏全面的欺诈检测解决方案，但是欺诈数据分析师配备了功能强大的可定制平台，可以满足他们的特定需求，并使欺诈数据分析更加高效。从投资管理和对冲基金到银行和保险公司，已在整个金融服务行业中使用，以加速欺诈检测，分析替代数据集或加快建模。找出在投资管理方面还能做些什么。

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